这个问题来自于对过去50年左右计算领域各种进展的评论。
其他一些与会者请我把这个问题作为一个问题向整个论坛提出。
这里的基本思想不是抨击事物的现状，而是试图理解提出基本新思想和原则的过程。
我认为我们在大多数计算领域都需要真正的新想法，我想知道最近已经完成的任何重要而有力的想法。如果我们真的找不到他们，那么我们应该问“为什么?”和“我们应该做什么?”
当前回答
在社区支持下，翻译软件可以进行手动更正和建议，随后由人工智能机器人形成模式，最终区分并正确预测不同翻译和上下文中的歧义。
虽然谷歌Translate可能不是野兽，但它是一个系统的母亲，或者可能是等待开发的祖母。
如果你仔细想想，文本语言实际上是大脑的输入，眼睛看到文本并将图像发送到大脑，然后大脑将其转化为理解。
虽然它真正的交流(尤其是人与人之间的交流)是一个高级的话题，但基本的是输入(带上下文)->翻译->理解。
为什么我们仍然没有真正的好办法给远方的同事或不会说我们语言的伙伴发送电子邮件?这显然是第一阶段。
一旦完成，我们就可以进行实时电话翻译之类的工作了。
相反，月复一月，我们最大的智力资产被用于其他更重要的项目，比如太空研究、流星探测，或者试图证明《圣经》是错的(打哈欠)。
我们把更多的时间花在基本的实际交流上怎么样?
其他回答
JIT编译是在20世纪80年代末发明的。
I'd say the biggest trend is an ever increasing lack of location dependence and pervasiveness. An interesting philosophical exercise these days is to count the computers in you immediate area. They're everywhere desktops, keyboards, microwaves, radios, televisions, cell phones etc... My grandmother computer is illiterate however her life is as infested with small computers as everyone else's. She can make a call to me from the middle of an empty field. I can then answer that call zipping down the highway.
快速聚类算法(数据点数为O(n log n))，如DBScan(1996年)，似乎都是1980年以后的。
这些都是数据挖掘技术进步浪潮的一部分。
相比之下，在寻线方面缺乏进展，在寻线方面，像Hough这样拙劣的缩放技术似乎仍然代表着最先进的技术水平。
数字音乐合成器。
我认为，整个音乐场景都受到了廉价复调合成器的影响。 早期的复调合成器是有效地多个模拟合成器(离散或使用CEM或SSM芯片)。它们都很昂贵，而且数量有限。在80年代，第一个数字系统出现了(我不确定，但我认为Kurzweil是第一个)。 今天，大多数都是数字的——甚至模拟的也是典型的“虚拟模拟”。
问候
编辑:哎呀-我刚刚发现CMI灯管是在1978年发明的。忘掉上面的，抱歉。
Damas-Milner type inference (often called Hindley-Milner type inference) was published in 1983 and has been the basis of every sophisticated static type system since. It was a genuinely new idea in programming languages (admitted based on ideas published in the 1970s, but not made practical until after 1980). In terms of importance I put it up with Self and the techniques used to implement Self; in terms of influence it has no peer. (The rest of the OO world is still doing variations on Smalltalk or Simula.)
类型推断的变化仍在上演;我最喜欢的变体是Wadler和Blott的解决重载的类型类机制，后来发现它为类型级别的编程提供了非常强大的机制。这个故事的结局还在书写中。
